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    "# 第五次课作业"
   ]
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    "（1）读取数据。读取之前作业保存的“酒店数据1.xlsx”"
   ]
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    "（2）将“类型”和“名字”设置为层次化索引，并交换索引的位置。然后将层次化索引取消。"
   ]
  },
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    "（3）将数据集转置，获取转制后的index和columns。"
   ]
  },
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    "（4）用Groupby方法来计算每个地区的评分人数的总和以及均值。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（5）用Grouby方法计算每个类型的平均价格，最高价和最低价。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（6）数据离散化，按照价格将酒店分为3个等级,0-500为C，500-1000为B,大于1000为A，列名设置为“价格等级”。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（7）获取评分均值最高和最低的地区的数据，分别使用append和concat方法将获取的两个数据集合并。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（8）数据离散化，按照评分人数将酒店平均分为3个等级，三个等级的酒店数量尽量保持一致。评分人数最多的为A，最少的为C。列名设置为“热门等级”。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（9）选出评分人数为A，价格也为A的酒店数据，计算其平均评分。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（10）取价格最高的5个酒店的数据，使用stack和unstack方法实现dataframe和Series之间的转换。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（11）纵向拆分数据集，分为df1和df2，df1包含名字，类型，城市，地区，df2包含名字，地点，评分，评分人数，价格，价格等级，热门等级。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（12）将df2按照价格进行排序，重新设置df2的索引。索引值等于价格排名。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（13）使用merge方法将df1和df2合并。"
   ]
  },
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   "source": [
    "（14）将合并后的数据集保存数据到“酒店数据2.xlsx”。"
   ]
  }
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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